Professora da Unicentro conquista prêmio da Poli USP Pro
A professora Gilmara de Oliveira Machado, do Departamento de Engenharia Florestal (DEF) da Universidade Estadual do Centro-Oeste (Unicentro), conquistou na terça-feira (9) o Prêmio Melhor Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) da Poli USP Pro. A honraria reconhece pesquisas desenvolvidas nos cursos de especialização ofertados pelo Departamento de Engenharia de Produção da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP) durante o ano. A seleção é feita considerando critérios como inovação, impacto e relevância prática.
Intitulado “Modelos avançados multinível e de machine learning para estimar biomassa da árvore de florestas tropicais”, o TCC da professora Gilmara teve a orientação do professor Eric Bacconi Gonçalves (PUC-SP) e foi defendido no MBA em Data Science & Analytics para Operações. Na pesquisa, a docente da Unicentro propõe integrar modelagem estatística, ciência de dados e ecologia florestal para aprimorar a estimativa de vegetação arbórea viva acima do solo.
Segundo a docente, a relevância deste estudo para a área de Engenharia Florestal é expressiva. “Ele oferece uma abordagem inovadora, robusta e comparativa para estimativas de biomassa — um parâmetro essencial para programas de monitoramento de carbono, manejo florestal sustentável, políticas de mitigação das mudanças climáticas e iniciativas internacionais de conservação”, detalha Gilmara.
O trabalho foi desenvolvido a partir de uma base de dados composta por informações de mais de 4 mil árvores, localizadas em 27 países de clima tropical. Com indicações como diâmetro, altura, densidade básica da madeira e biomassa aérea de cada uma das plantas, foram elaborados e testados modelos estatísticos avançados e algoritmos de machine learning para refinar o cálculo da biomassa acima do solo.
“Os resultados mostraram que o modelo multinível apresentou o melhor desempenho geral, ao reduzir significativamente os erros de estimativa e aumentar a capacidade explicativa dos dados. Entre os algoritmos de machine learning, o XGBoost se destacou pela elevada precisão e capacidade de capturar padrões complexos das variáveis das medidas das árvores”, pontua.
Ainda de acordo com a pesquisadora, o prêmio projeta a produção científica das instituições públicas paranaenses no cenário nacional. “Essa conquista tem grande relevância institucional, pois evidencia a qualidade e o impacto científico das pesquisas desenvolvidas por mim, docente do departamento de Engenharia Florestal, e reforça a presença da Unicentro em um cenário altamente competitivo de excelência acadêmica nacional”, ressalta. “Ele é fundamental não apenas para valorizar o esforço e o mérito alcançado, mas também para inspirar nossos pesquisadores e estudantes, fortalecer nossas linhas de pesquisa e evidenciar o compromisso do DEF com inovação, ciência de qualidade e liderança na área florestal”, completa Gilmara.
Por Wyllian Correa
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